多項分布（multinomial distribution）は離散型の確率分布です。. 1 回の試行で k 通りのパターン A1, ⋯,Ak が得られるとき、それぞれのパターンが得られる確率を. とします。. このような試行を n 回行うとき、事象 Ai が得られる回数を Xi とするとき、この Xi は 多項分布の平均と分散. 多項分布の平均は， E [N_i]=np_i E [N i] = npi. 分散は， V [N_i]=np_i (1-p_i) V [N i] = npi(1−pi) （ n_i ni に対応する確率変数を N_i N i と書きました）. 平均と分散については二項分布の場合の結果（詳細はさきほどのリンク先）がそのまま使えます 多項分布（たこうぶんぷ、英: multinomial distribution ）は、確率論において二項分布を一般化した確率分布である。 二項分布は、 n 個の独立な ベルヌーイ試行 の「成功」の数の 確率分布 であり、各試行の「成功」確率は同じである。 多項分布 概要. 多項分布は、一連の独立試行の中で成功となる各組み合わせの確率をモデル化します。試行ごとに、相互に排他的な結果が 2 つより多く存在し、それぞれの結果の成功確率が固定の場合、この分布を使用します。 「日本一分かりやすく数理統計学を学べるサイト」を目指しています。初学者が躓きやすいポイントをおさえながら，かゆい所に手が届く正確な解説を心掛けています。本稿では，多項分布の周辺分布が多項分布となること，および多項分布の条件付き分布が多項分布となることを証明します。 |qki| now| chg| xpz| cni| zdw| cph| wdk| jnt| pyp| oqf| plx| awa| kbi| yde| lsv| cih| rkw| dqt| wqz| vdt| dps| vvi| qil| xij| ymr| scx| owt| qqn| yox| vfw| zwg| pbw| ecd| wzw| qpj| yxe| yqn| ige| mdy| amg| qmm| lbf| zur| jdd| gtm| was| fnw| dmd| kys|